Die 20 besten Software und Frameworks für KI und maschinelles Lernen

Wir alle wissen aus unserer Kindheit, dass die Soldaten eine angemessene Ausbildung mit den neuesten Waffen brauchen. Dann können sie einen Krieg um ihre Oppositionspartei gewinnen. Genauso benötigen Datenwissenschaftler eine effiziente und effektive Machine-Learning-Software, -Tools oder ein Framework, was immer wir als Waffe bezeichnen. Entwicklung des Systems mit den erforderlichen Trainingsdaten, um die Nachteile zu beseitigen und die Maschine oder das Gerät intelligent zu machen. Nur gut definierte Software kann eine fruchtbare Maschine aufbauen.

Heutzutage entwickeln wir unsere Maschine jedoch so weiter, dass wir keine Anweisungen zur Umgebung geben müssen. Die Maschine kann selbstständig agieren und auch die Umgebung verstehen. Zum Beispiel ein selbstfahrendes Auto. Warum ist eine Maschine derzeit so dynamisch? Es dient nur der Entwicklung des Systems unter Verwendung verschiedener High-End-Plattformen und Tools für maschinelles Lernen.

Beste Machine-Learning-Software und Frameworks

Ohne Software ist der Computer eine leere Kiste, da er seine Aufgabe nicht erfüllen kann. So ist auch ein Mensch hilflos, ein System zu entwickeln. Um jedoch ein Machine-Learning-Projekt zu entwickeln, stehen mehrere Software oder Frameworks zur Verfügung. Allerdings habe ich in meinem Artikel nur die 20 besten Plattformen und Tools für maschinelles Lernen vorgestellt. Also lasst uns anfangen.

1. Google Cloud ML Engine

Wenn Sie Ihren Klassifikator mit Tausenden von Daten trainieren, funktioniert Ihr Laptop oder PC möglicherweise gut. Wenn Sie jedoch Millionen von Trainingsdaten haben? Oder Ihr Algorithmus ist ausgeklügelt und die Ausführung dauert lange? Um Sie davor zu bewahren, kommt Google Cloud ML Engine Engine. Es ist eine gehostete Plattform, auf der Entwickler und Datenwissenschaftler hochwertige Modelle und Datensätze für maschinelles Lernen entwickeln und ausführen and.

Einblick in dieses Framework für ML und künstliche Intelligenz

Bietet KI- und ML-Modellerstellung, Training, prädiktive Modellierung und Deep Learning.
Die beiden Dienste Training und Vorhersage können gemeinsam oder unabhängig voneinander genutzt werden.
Diese Software wird von Unternehmen verwendet, d.h.e., Wolken in einem Satellitenbild erkennen und schneller auf Kunden-E-Mails reagieren.
Es kann verwendet werden, um ein komplexes Modell zu trainieren.

Einstieg

2. Amazon Machine Learning (AML)

Amazon Machine Learning (AML) ist eine robuste und Cloud-basierte Software für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die von Entwicklern aller Qualifikationsstufen verwendet werden kann. Dieser verwaltete Dienst wird zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen und zum Generieren von Vorhersagen verwendet. Es integriert Daten aus mehreren Quellen: Amazon S3, Redshift oder RDS.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Amazon Machine Learning bietet Visualisierungstools und Assistenten.
Unterstützt drei Arten von Modellen, d.h.e., binäre Klassifikation, Mehrklassenklassifizierung und Regression.
Ermöglicht Benutzern, ein Datenquellenobjekt aus der MySQL-Datenbank zu erstellen.
Außerdem können Benutzer ein Datenquellenobjekt aus in Amazon Redshift gespeicherten Daten erstellen.
Grundlegende Konzepte sind Datenquellen, ML-Modelle, Auswertungen, Batch-Vorhersagen und Echtzeitvorhersagen.

Einstieg

3. Übereinstimmung.NETZ

Das Abkommen.Netto ist a .Net Machine Learning Framework kombiniert mit in C# geschriebenen Audio- und Bildverarbeitungsbibliotheken. Es besteht aus mehreren Bibliotheken für eine Vielzahl von Anwendungen, d.h.e., statistische Datenverarbeitung, Mustererkennung und lineare Algebra. Es beinhaltet das Accord.Mathematik, Akkord.Statistik und Übereinstimmung.Maschinelles Lernen.

Einblick in dieses Framework für künstliche Intelligenz

Wird für die Entwicklung von Computer Vision, Computer Audition, Signalverarbeitung und Statistikanwendungen in Produktionsqualität verwendet.
Besteht aus mehr als 40 parametrischen und nicht-parametrischen Schätzungen statistischer Verteilungen.
Enthält mehr als 35 Hypothesentests, darunter Einweg- und Zweiweg-ANOVA-Tests, nicht parametrische Tests wie den Kolmogorov-Smirnov-Test und viele mehr many.
Es hat mehr als 38 Kernelfunktionen.

Einstieg

4. Apache Mahout

Apache Mahout ist ein verteiltes lineares Algebra-Framework und mathematisch ausdrucksstarkes Scala DSL. Es ist ein kostenloses Open-Source-Projekt der Apache Software Foundation. Das Ziel dieses Frameworks ist die schnelle Implementierung eines Algorithmus für Data Scientists, Mathematiker, Statistiker.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Ein erweiterbares Framework zum Erstellen skalierbarer Algorithmen.
Implementieren von Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich Clustering, Empfehlung und Klassifizierung.
Es enthält Matrix- und Vektorbibliotheken.
Auf Apache ausführen Hadoop Verwendung der Karte verkleinern Paradigma.

Einstieg

5. Shogun

Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, Shogun, wurde erstmals 1999 von Soeren Sonnenburg und Gunnar Raetsch entwickelt. Dieses Werkzeug ist in C . geschrieben++. Es bietet buchstäblich Datenstrukturen und Algorithmen für Probleme des maschinellen Lernens. Es unterstützt viele Sprachen wie Python, R, Octave, Java, C#, Ruby, Lua usw.

Einblick in dieses Framework für künstliche Intelligenz

Dieses Tool wurde für groß angelegtes Lernen entwickelt.
Hauptsächlich konzentriert es sich auf Kernel-Maschinen wie Support-Vektor-Maschinen für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme.
Ermöglicht die Verknüpfung mit anderen KI- und Machine-Learning-Bibliotheken wie LibSVM, LibLinear, SVMLight, LibOCAS usw.
Es bietet Schnittstellen für Python, Lua, Octave, Java, C#, Ruby, MatLab und R.
Es kann eine große Menge an Daten verarbeiten, z. B. 10 Millionen Samples.

Einstieg

6. Oryx 2

Oryx 2, eine Umsetzung der Lambda-Architektur. Diese Software basiert auf Apache Spark und Apache Kafka. Es wird für groß angelegtes maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in Echtzeit verwendet. Es ist ein Framework zum Erstellen von Anwendungen, einschließlich verpackter End-to-End-Anwendungen für Filterung, Klassifizierung, Regression und Clustering. Die neueste Version ist Oryx 2.8.0.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Oryx 2 ist eine aktualisierte Version des ursprünglichen Oryx 1-Projekts.
Es hat drei Ebenen: generische Lambda-Architekturebene, Spezialisierung auf der Oberseite, die ML-Abstraktionen bereitstellt, End-to-End-Implementierung der gleichen Standard-ML-Algorithmen algorithm.
Es besteht aus drei nebeneinander kooperierenden Schichten: Batch-Layer, Speed-Layer, Serving-Layer.
Es gibt auch eine Datentransportschicht, die Daten zwischen Schichten verschiebt und Eingaben von externen Quellen empfängt.

Einstieg

7. Apache Singapur

Diese Machine-Learning- und KI-Software, Apache Singa, wurde 2014 von der DB System Group an der National University of Singapore in Zusammenarbeit mit der Datenbankgruppe der Zhejiang University . initiiert. Diese Software wird hauptsächlich in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Bilderkennung verwendet. Außerdem unterstützt es eine Vielzahl beliebter Deep-Learning-Modelle. Es besteht aus drei Hauptkomponenten: Core, IO und Model.

Einblick in diese ML- und KI-Software

Flexible Architektur für skalierbares verteiltes Training.
Tensorabstraktion ist für fortgeschrittenere Modelle des maschinellen Lernens zulässig.
Geräteabstraktion wird für die Ausführung auf Hardwaregeräten unterstützt supported.
Dieses Tool enthält erweiterte E/A-Klassen zum Lesen, Schreiben, Kodieren und Dekodieren von Dateien und Daten.
Läuft auf synchronen, asynchronen und hybriden Trainingsframeworks.

Einstieg

8. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib ist eine skalierbare Bibliothek für maschinelles Lernen. Es läuft auf Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, eigenständig oder in der Cloud. Außerdem kann es auf Daten aus mehreren Datenquellen zugreifen. Für die Klassifizierung sind mehrere Algorithmen enthalten: logistische Regression, naive Bayes, Regression: generalisierte lineare Regression, Clustering: K-Means und viele mehr. Seine Workflow-Dienstprogramme sind Feature-Transformationen, ML-Pipeline-Konstruktion, ML-Persistenz usw.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Benutzerfreundlichkeit. Es kann in Java, Scala, Python und R verwendet werden.
MLlib passt in die APIs von Spark und interagiert mit NumPy in Python- und R-Bibliotheken.
Hadoop-Datenquellen wie HDFS, HBase oder lokale Dateien können verwendet werden. So lässt es sich ganz einfach in Hadoop-Workflows einbinden.
Es enthält hochwertige Algorithmen und übertrifft die Leistung von MapReduce.

Einstieg

9. Google ML-Kit für Mobilgeräte

Bist du ein mobiler Entwickler? Dann bringt das Android-Team von Google ein ML-KIT für Sie mit, das das Know-how und die Technologie des maschinellen Lernens bündelt, um robustere, personalisierte und optimierte Apps für die Ausführung auf einem Gerät zu entwickeln. Sie können dieses Tool für Anwendungen zur Texterkennung, Gesichtserkennung, Bildbeschriftung, Erkennung von Orientierungspunkten und zum Scannen von Barcodes verwenden.

Einblick in diese ML- und KI-Software

Es bietet leistungsstarke Technologien.
Verwendet Out-of-the-Box-Lösungen oder benutzerdefinierte Modelle.
Läuft auf dem Gerät oder in der Cloud, je nach den spezifischen Anforderungen.
Das Kit ist eine Integration in die mobile Entwicklungsplattform Firebase von Google.

Einstieg

10. Apples Core ML

Core ML von Apple ist ein Machine-Learning-Framework, das Ihnen hilft, Machine-Learning-Modelle in Ihre App zu integrieren. Sie müssen die ml-Modelldatei in Ihrem Projekt ablegen, und der Xcode erstellt automatisch eine Objective-C- oder Swift-Wrapper-Klasse. Die Verwendung des Modells ist einfach. Es kann jede CPU und GPU für maximale Leistung nutzen.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Fungiert als Grundlage für domänenspezifische Frameworks und Funktionalität.
Core ML unterstützt Computer Vision für die Bildanalyse, Natural Language für die Verarbeitung natürlicher Sprache und GameplayKit für die Bewertung erlernter Entscheidungsbäume.
Es ist für die Leistung auf dem Gerät optimiert.
Es baut auf Low-Level-Primitiven auf.

Einstieg

11. Matplotlib

Matplotlib ist eine Python-basierte Bibliothek für maschinelles Lernen. Es ist nützlich für die Qualitätsvisualisierung. Im Grunde ist es eine Python 2D-Plot-Bibliothek. Es stammt aus MATLAB. Sie müssen nur wenige Codezeilen schreiben, um eine Visualisierung in Produktionsqualität zu generieren. Dieses Tool hilft, Ihre harte Implementierung in einfache Dinge zu verwandeln. Wenn Sie beispielsweise ein Histogramm erstellen möchten, müssen Sie keine Objekte instanziieren. Rufen Sie einfach Methoden auf, legen Sie Eigenschaften fest; es wird erzeugen.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Generiert hochwertige Visualisierungen mit wenigen Codezeilen.
Sie können es in Ihren Python-Skripten, den Python- und IPython-Shells, dem Jupyter-Notebook, Webanwendungsservern usw. verwenden.
Kann Diagramme, Histogramme, Leistungsspektren, Balkendiagramme usw. erstellen.
Seine Funktionalität kann mit Visualisierungspaketen von Drittanbietern wie seaborn, ggplot und HoloViews erweitert werden.

Einstieg

12. TensorFlow

Ich denke, alle Liebhaber von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, die mit Anwendungen für maschinelles Lernen arbeiten, kennen TensorFlow. Es ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die Sie bei der Entwicklung Ihrer ML-Modelle unterstützt. Das Google-Team hat es entwickelt. Es verfügt über ein flexibles Schema von Tools, Bibliotheken und Ressourcen, das es Forschern und Entwicklern ermöglicht, Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen und bereitzustellen.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Ein End-to-End-Deep-Learning-System.
Erstellen und trainieren Sie ML-Modelle mühelos mit intuitiven High-Level-APIs wie Keras mit eifriger Ausführung.
Diese Open-Source-Software ist hochflexibel.
Führt numerische Berechnungen mit Datenflussdiagrammen durch.
Run-on-CPUs oder GPUs und auch auf mobilen Computing-Plattformen.
Effizientes Trainieren und Bereitstellen des Modells in der Cloud.

Einstieg

13. Fackel

Benötigen Sie ein Framework mit maximaler Flexibilität und Geschwindigkeit, um Ihre wissenschaftlichen Algorithmen aufzubauen?? Dann ist Torch der Rahmen für dich. Es unterstützt Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Es ist eine einfach zu bedienende und effiziente Skriptsprache basierend auf der Programmiersprache Lua. Außerdem bietet dieses Open-Source-Framework für maschinelles Lernen eine breite Palette von Deep-Learning-Algorithmen.

Einblick in diese ML- und KI-Software

Bietet ein leistungsstarkes n-dimensionales Array, das viele Routinen zum Indizieren, Schneiden und Transponieren unterstützt supports.
Es hat eine hervorragende Schnittstelle zu C, über LuaJIT.
Schnelle und effiziente GPU-Unterstützung.
Dieses Framework kann in Ports für iOS- und Android-Backends eingebettet werden.

Einstieg

14. Azure Machine Learning Studio

Was wir tun, um ein prädiktives Analysemodell zu entwickeln? Normalerweise sammeln wir Daten aus einer oder mehreren Quellen und analysieren die Daten dann mithilfe von Datenmanipulations- und Statistikfunktionen und generieren schließlich die Ausgabe. Die Entwicklung eines Modells ist also ein iterativer Prozess. Wir müssen es ändern, bis wir das gewünschte und nützliche Modell erhalten.

Microsoft Azure Machine Learning Studio ist ein kollaboratives Drag-and-Drop-Tool, das zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von Predictive Analytics-Lösungen für Ihre Daten verwendet werden kann. Dieses Tool veröffentlicht Modelle als Webdienste, die von benutzerdefinierten Apps oder BI-Tools verwendet werden können.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Bietet einen interaktiven, visuellen Arbeitsbereich zum Erstellen, Testen und Iterieren eines Vorhersageanalysemodells.
Es ist keine Programmierung erforderlich. Sie müssen nur die Datensätze und Module visuell verbinden, um Ihr Vorhersageanalysemodell zu erstellen analysis.
Die Verbindung von Drag-and-Drop-Datensätzen und Modulen bilden ein Experiment, das Sie in Machine Learning Studio ausführen müssen.
Schließlich müssen Sie es als Webservice veröffentlichen.

Einstieg

fünfzehn. Weka

Weka ist eine Machine-Learning-Software in Java mit einer Vielzahl von Machine-Learning-Algorithmen für Data-Mining-Aufgaben. Es besteht aus mehreren Tools für die Datenaufbereitung, Klassifizierung, Regression, Clustering, Mining von Assoziationsregeln und Visualisierung. Sie können dies für Ihre Forschung, Lehre und Anwendungen verwenden. Diese Software ist plattformunabhängig und einfach zu bedienen. Außerdem ist es flexibel für Scripting-Experimente.

Einblick in diese Software für künstliche Intelligenz

Diese Open-Source-Software für maschinelles Lernen steht unter der GNU General Public License issued.
Unterstützt Deep Learning.
Bietet prädiktive Modellierung und Visualisierung.
Umgebung zum Vergleich von Lernalgorithmen.
Grafische Benutzeroberflächen, einschließlich Datenvisualisierung.

Einstieg

16. Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j ist eine Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek für die Java Virtual Machine (JVM). Eine Firma aus San Francisco namens Skymind hat es erfunden. Deeplearning4j ist in Java geschrieben und mit jeder JVM-Sprache wie Scala, Clojure oder Kotlin kompatibel. Das Ziel von Eclipse Deeplearning4j ist es, einen herausragenden Satz von Komponenten für die Entwicklung von Anwendungen bereitzustellen, die in künstliche Intelligenz integriert werden integrate.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Ermöglicht die Konfiguration von tiefen neuronalen Netzwerken.
Deckt den gesamten Deep-Learning-Workflow ab, von der Datenvorverarbeitung bis hin zu verteiltem Training, Hyperparameter-Optimierung und Bereitstellung auf Produktionsniveau.
Bietet eine flexible Integration für große Unternehmensumgebungen
Wird am Edge verwendet, um die Bereitstellung des Internets der Dinge (IoT) zu unterstützen.

Einstieg

17. scikit-lernen

Eine bekannte, kostenlose Bibliothek für maschinelles Lernen ist scikit-learn für Python-basierte Programmierung. Es enthält Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Algorithmen wie Support Vector Machines, Random Forests, Gradient Boosting und K-Meansme. Diese Software ist leicht zugänglich. Wenn Sie die primäre Verwendung und Syntax von Scikit-Learn für eine Art von Modell lernen, dann ist der Wechsel zu einem neuen Modell oder Algorithmus sehr einfach.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Ein effizientes Werkzeug für Data-Mining- und Datenanalyseaufgaben.
Es basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib.
Sie können dieses Tool in verschiedenen Kontexten wiederverwenden.
Außerdem ist es unter der BSD-Lizenz kommerziell nutzbar.

Einstieg

18. Microsoft verteiltes Toolkit für maschinelles Lernen

Verteiltes maschinelles Lernen ist heutzutage ein heißes Forschungsthema im Big-Data-Zeitalter. Daher haben Forscher des Microsoft Asia Research Lab das Tool Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit Tool entwickelt. Dieses Toolkit wurde für verteiltes maschinelles Lernen entwickelt, bei dem mehrere Computer parallel verwendet werden, um ein komplexes Problem zu lösen. Es enthält ein Parameter-Server-basiertes Programmier-Framework, das Machine-Learning-Aufgaben mit Big Data macht.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Dieses Toolkit besteht aus mehreren Komponenten: DMTK Framework, LightLDA, Distributed Word Embedding und LightGBM.
Es ist ein hoch skalierbares und steigerndes Tree-Framework (unterstützt GBDT, GBRT und GBM).
Bietet benutzerfreundliche APIs, um die Fehler des verteilten maschinellen Lernens zu reduzieren.
Mit diesem Toolkit können Forscher und Entwickler Big-Data- und Big-Model-Probleme beim maschinellen Lernen effizient bewältigen handle.

Einstieg

19. ArcGIS

ArcGIS ist ein geografisches Informationssystem (GIS) und verfügt über eine Teilmenge von Machine-Learning-Techniken mit inhärenten räumlichen und traditionellen Machine-Learning-Techniken. Sowohl konventionelle als auch inhärente Techniken des räumlichen maschinellen Lernens spielen eine entscheidende Rolle bei der Lösung räumlicher Probleme. Es ist eine offene, interoperable Plattform.

Einblick in diese Software für künstliche Intelligenz

Unterstützt die Verwendung von ML bei Vorhersage, Klassifizierung und Clustering.
Es wird verwendet, um eine breite Palette von räumlichen Anwendungen zu lösen, von der multivariaten Vorhersage über die Bildklassifizierung bis hin zur Erkennung von räumlichen Mustern.
ArcGIS enthält Regressions- und Interpolationstechniken, die zum Durchführen von Vorhersageanalysen verwendet werden.
Enthält mehrere Werkzeuge, darunter empirisches Bayesian Kriging (EBK), Flächeninterpolation, EBK-Regressionsvorhersage, Ordinary Least Squares (OLS) Regression, OLS exploratory Regression und geographisch gewichtete Regression (GWR).

Einstieg

20. VorhersageIO

Apache PredictionIO, ein Open-Source-Server für maschinelles Lernen, der auf einem Stack für Entwickler und Datenwissenschaftler entwickelt wurde, um prädiktive Engines für alle Aufgaben der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu erstellen. Es besteht aus drei Komponenten: PredictionIO-Plattform, Event Server und Template Gallery.

Einblick in dieses Framework für KI und maschinelles Lernen

Unterstützt maschinelles Lernen und Datenverarbeitungsbibliotheken wie Spark MLLib und OpenNLP.
Einfache Verwaltung der Dateninfrastruktur.
Effizientes Erstellen und Bereitstellen einer Engine als Webservice.
Kann in Echtzeit auf dynamische Anfragen reagieren.

Einstieg

Gedanken beenden

Algorithmen für maschinelles Lernen können aus mehreren integrierten Quellen und Vorerfahrungen lernen. Mit dieser Art von Fähigkeit kann eine Maschine jede Aufgabe dynamisch ausführen. Eine Machine-Learning-Software oder -Plattform zielt darauf ab, eine Maschine mit dieser herausragenden Spezifikation zu entwickeln. Wenn Sie mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen noch nicht vertraut sind, empfehlen wir Ihnen, diese Kurse für maschinelles Lernen zu absolvieren. Das könnte Ihnen helfen, ein Projekt zu entwickeln. Hoffentlich hilft Ihnen dieser Artikel dabei, sich über verschiedene anspruchsvolle Software, Tools und Frameworks für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu informieren. Wenn Sie Anregungen oder Fragen haben, können Sie diese gerne in unserem Kommentarbereich stellen.